일본산업뉴스요약

AI로 로봇의 동작 생성
와세다대학, 새로운 기능 획득 기대

로봇과 인공지능(AI)를 조합하여 새로운 기능을 개발한다. 언뜻 보기에는 많은 기업과 대학에서 연구개발이 진행되고 있을 듯하다. 그러나 AI로 로봇의 동작 자체를 제어하는 연구는 드물다. 대부분은 AI가 화상이나 음성 등을 인식하고, 로봇은 AI가 분석한 데이터를 사용하는 분업된 역할을 담당한다. 와세다대학 기간이공학부의 오가타 교수는 AI에 의한 동작의 제어와 같은 난제에 도전하고 있다.

-- 관계성의 빈약 --
지금의 AI와 로봇의 관계는 상당히 빈약하다고 오가타 교수는 말한다. 관계성의 빈약을 나타내는 상징의 하나가 학회의 회원 동향이다. 1980년대 이전은 로봇 관련 학회와 AI 관련 학회에는 같은 연구자의 이름이 있었다. 그러나 그 이후부터 완전히 연구가 분리되어 각각의 멤버가 연구를 진행하여 왔다고 한다.

요즘은 AI 기술의 하나인 Deep Learning(심층학습)이 비약적으로 진화하여 화상이나 음성 인식률이 높아졌다. 폭넓은 응용이 예상되어 붐이 형성되었다. 한편, 로봇 기술의 경우도 비행 로봇(드론)을 산업 현장에 응용하기 시작하면서, IoT의 한 요소로서도 주목 받고 있다. 그 때문인지 AI와 로봇을 조합시키고자 하는 움직임이 가속화되고 있다.

그러나 오가타 교수에 의하면, AI와 로봇의 궁합은 나쁘다고 한다. AI는 인간의 지적 처리를 프로그램화하고 계산하여 분석과 인식을 수행한다. 한편, 로봇의 경우는 걷거나 팔을 들거나 하는 것과 동작에 대해 설명하기 어려운 작업이 중심이다. 설명할 수 없는 것은 프로그램화하기 어렵다. 이러한 차이를 통해서도 궁합이 나쁘다는 사실을 알 수 있다.

그렇기 때문에 심층학습은 인식에 사용하고, 그를 통해 얻은 결과는 로봇의 인지·판단·동작에 활용하고자 하는, 즉 역할을 분담한 조합이 연구의 주류가 되고 있다.

오가타 교수의 연구실은 심층학습을 직접 로봇 제어에 사용하는 연구를 진행하고 있다.「물건을 잡는 로봇이 움직이는 데 있어서, 잡아야 하는 물건의 자세한 위치나 모양을 인식할 필요는 없다. 대충 상태를 파악하여 움직여도 임무는 완수할 수 있다」라는 생각을 바탕으로, 새로운 기능을 획득하고자 한다.

예를 들면, 로봇이 수건을 잡고 그것을 개는 동작을 연구하는 것이다. 헤드 마운티드(Head Mounted) 화면을 착용한 사람이 3D 마우스를 움직이면서 동작을 가르친다. 그러면 수건 위치가 바뀌거나 수건 색상이 바뀌어도 대강의 감각으로 위치를 파악하여, 로봇이 정확히 수건을 잡고 그것을 갠다. 빙빙 움직이는 구멍에 막대를 끼워 넣거나, 2개의 부품을 부딪히면서 끼워 넣는 것과 같은 어려운 작업이 특기다.

-- 언어화에도 성공 --
인간형 로봇이 냄비를 잡고 냄비 안의 볼을 굴리거나, 종을 울리거나 하는 복수의 동작도 원활하게 수행한다. 하나 하나의 동작을 완벽하게 프로그램화하는 것이 아니라, 심층학습을 사용하면서 센서 상황을 파악하여 대강의 감각으로 동작을 생성할 수 있다고 한다.

이러한 기술을 응용하여 로봇의 동작을 텍스트로 언어화하는 것에도 성공했다. 2개의 팔을 지닌 로봇의 팔 앞에 빨강과 초록의 벨을 두고「빨강 벨을 울려라」라고 지시하면 빨간 벨에 가까운 쪽의 팔을 내려서 벨을 울린다. 벨의 위치를 바꿔도 카메라로 색을 인식하여 정확하게 임무를 수행한다. 언어에 의한 지시만으로 움직일 수 있기 때문에, 지금까지 없었던 로봇 활용이 가능해질 것으로 기대된다.

AI에 의한 로봇의 동작 생성은 미국의 구글 외에는 라이벌이 없다고 한다. 거대기업과의 경쟁에서 실용화를 먼저 성취할 수 있을지 주목된다.

     -- 끝 --